नॉलेज लाइब्रेरी

यह अध्ययन जाँचता है कि मासिक US स्टॉक रिटर्न पर रैखिक मॉडल का खराब फ़िट उसके वर्ग-त्रुटि उद्देश्य के कारण है या नहीं। इसमें अन-विंसोराइज़्ड फॉरवर्ड-रिटर्न लक्ष्य, फ़ीचर और वॉक-फ़ॉरवर्ड फ़ोल्ड स्थिर रखकर वर्ग त्रुटि, निरपेक्ष त्रुटि और Huber हानि से…

यह नोटबुक तय अवधि में एक निश्चित ऑर्डर को लिक्विडेट करने के लिए Proximal Policy Optimization एजेंट को प्रशिक्षित करती है। यह सीखी गई गति-नीति की तुलना TWAP और Almgren–Chriss शेड्यूल से करती है, निष्पादन कमी मापती है और देखती है कि हर रणनीति कब ट्रेड करती है।…

यह नोटबुक सीमित रणनीति या संकेत वर्ग में से चयन करने पर प्रदर्शन अनुमानों को समायोजित करने के तरीके के रूप में Rademacher Anti-Serum (RAS) प्रोटोकॉल प्रस्तुत करती है। अनुभवजन्य Rademacher जटिलता अनुमान लगाती है कि उम्मीदवार प्रदर्शन मैट्रिक्स यादृच्छिक…

यह नोटबुक क्रमबद्ध फ़ीचर विंडो से स्टॉक रिटर्न का पूर्वानुमान करने के लिए NLinear को बेसलाइन के रूप में प्रस्तुत करती है। हर उदाहरण में एक स्टॉक के लगातार 60 सत्र होते हैं। हर फ़ीचर के लिए मॉडल उसका सबसे नया मान घटाता है, परिणामी इतिहास को एक रैखिक लेयर से…

यह नोटबुक S&P 500 ऑप्शंस शॉर्ट-स्ट्रैडल रिटर्न लक्ष्य पर TabM न्यूरल मॉडल फिट करती है और रैखिक तथा बूस्टिंग तरीकों वाले उसी फ़ीचर पैनल पर तीन मॉडल क्षमताओं की तुलना करती है। TabM एन्सेम्बल सदस्यों के बीच एक न्यूरल बैकबोन साझा करता है, जबकि सीखे गए…

यह नोटबुक S&P 500 के इक्विटी और ऑप्शंस आवंटन के लिए पोज़िशन-स्तरीय नियंत्रणों का मूल्यांकन करती है। इसमें तय स्टॉप लॉस, ट्रेलिंग स्टॉप और समय-आधारित निकास की तुलना हर रणनीति के अपने बिना-ओवरले बेसलाइन से की जाती है। यह सत्यापन शार्प के आधार पर पात्र रणनीति…

यह दस्तावेज़ बताता है कि TSMixer स्टॉक के हालिया फ़ीचर इतिहास को सत्रों-दर-फ़ीचर मैट्रिक्स के रूप में संसाधित करता है। इसके ब्लॉक समय के साथ फ़ीचर कॉलम में और फिर हर सत्र के भीतर फ़ीचर के बीच जानकारी मिलाते हैं। ब्लॉक को क्रम से रखने से आवर्ती अवस्था के बिना…

यह नोटबुक ईटीएफ और CME फ़्यूचर्स के लिए दर्ज वॉक-फ़ॉरवर्ड GBM पूर्वानुमानों का उपयोग करके समान वेटिंग, उलटी कॉनफ़ॉर्मल-चौड़ाई वेटिंग और सकारात्मक पूर्वानुमान स्कोर के अनुपात में वेटिंग की तुलना करती है। यह पिछले फ़ोल्ड के अवशेषों से एंटिटी-विशिष्ट Mondrian…

इस नोटबुक में शून्य-शॉट Chronos और TinyTimeMixer पूर्वानुमानों की तुलना एक LSTM और दंडित रैखिक मॉडल से ETF पैनल पर की गई है। हर मॉडल को एक जैसा एकचर ऐतिहासिक संदर्भ दिया जाता है, लेकिन पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल आगे के प्रतिफल के लेबल के बजाय उसी संदर्भ श्रृंखला…

यह नोटबुक जाँचती है कि क्या ऑप्शन बाज़ार के माप विभिन्न स्टॉक में भविष्य के रिटर्न को रैंक कर सकते हैं। यह ऑप्शन-आधारित फ़ीचर पर घोषित रैखिक मॉडल फ़िट करती है, वॉक-फ़ॉरवर्ड सत्यापन का उपयोग करती है और Ridge, Lasso तथा Elastic Net के दंड स्तरों की तुलना करती…

यह अध्ययन पूछता है कि क्या ऑप्शन बाज़ार के माप भविष्य के स्टॉक रिटर्न को रैंक कर सकते हैं। इसके फ़ीचर में अलग-अलग मैच्योरिटी की निहित अस्थिरता, पुट-कॉल स्क्यू, टर्म-स्ट्रक्चर ढलान और वैरिएंस जोखिम प्रीमियम शामिल हैं। कई मापों के कई परस्पर ओवरलैपिंग रूप होने…

यह दस्तावेज़ न्यूयॉर्क के 5 PM क्लोज़ पर बीस मुद्रा जोड़ियों को रैंक करने के लिए दैनिक फ़ीचर पैनल विकसित करता है। यह मानकीकृत बहु-अवधि रिटर्न और चैनल स्थिति जैसे रैंकिंग संकेतों को अस्थिरता, ड्रॉडाउन, रेंज और व्यापक डॉलर प्रॉक्सी जैसे बाज़ार स्थिति मापों से…

यह ट्यूटोरियल पिछली अवधि के जोखिम-समायोजित मोमेंटम रैंकिंग और ट्रेज़री यील्ड कर्व के व्यवस्था फ़िल्टर से मासिक ETF रोटेशन सिम्युलेटर बनाता है। हर महीने के अंत में नियम हाल के मूल्य इतिहास के आधार पर दस फ़ंड को रैंक करता है; जोखिम-स्वीकार अवधि में शीर्ष तीन…

यह नोटबुक ETF पूर्वानुमान रणनीति के लिए संचालन चक्र दिखाती है: बाज़ार डेटा रीफ़्रेश करना, वित्तीय विशेषताओं की फिर से गणना करना, Ridge मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करना, परिनियोजन आर्टिफ़ैक्ट सहेजना, मौजूदा क्रॉस-सेक्शनल पूर्वानुमान बनाना, बैकटेस्ट इंजन में…

यह नोटबुक क्रॉस-सेक्शनल ETF रिटर्न के पूर्वानुमान के लिए LightGBM की तुलना एक न्यूनतम मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन, TabM और वैकल्पिक रूप से TabPFN से करती है। मॉडलों का मूल्यांकन साझा वॉक-फ़ॉरवर्ड फ़ोल्ड पर रैंक सूचना गुणांक से किया जाता है; समयक्रमानुसार सत्यापन…

यह नोटबुक LEAN इंजन के परिणामों को ऐसे ऑडिट से अलग रखती है जो सुरक्षित रखे गए वास्तविक रणनीति रन की तुलना मेल खाते ML4T बैकटेस्ट प्रोफ़ाइल से करता है। इसमें चार समर्थित वर्कलोड पहचाने गए हैं: ETF आवंटन, क्रिप्टो परपेचुअल फ़ंडिंग, USD-कोटेड FX आवंटन और US…

यह नोटबुक गुमनाम फ़र्म विशेषताओं और रिटर्न के पैनल पर रैंडम फ़ॉरेस्ट की तुलना XGBoost, LightGBM और CatBoost से करती है। डेटासेट में समयानुसार प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण विभाजन हैं। मॉडल का मूल्यांकन मुख्य माप के रूप में स्पीयरमैन रैंक सूचना गुणांक और…

यह नोटबुक पंजीकृत, पूर्ण-कवरेज उम्मीदवारों से सत्यापन कॉन्फ़िगरेशन दोबारा बनाकर चुनी हुई S&P 500 इक्विटी और ऑप्शन रणनीति का आकलन करती है। यह समान-भार आधाररेखा से शुरू होकर आवंटन, जोखिम नियंत्रण और लागत संवेदनशीलता तक चयन क्रम को देखती है, फिर अलग पूर्वानुमान…

यह दस्तावेज़ रिटर्न को ओवरलैप करती विंडो में बाँटकर और हर विंडो को अनुभवजन्य वितरण मानकर बाज़ार की स्थितियाँ पहचानने का तरीका बताता है। यह मेल खाते, क्रमबद्ध क्वांटाइल के ज़रिए विंडो के बीच दूरी मापता है, इसलिए पूरे वितरण के अंतर—चरम नुकसान कहाँ आते हैं, यह…

यह नोटबुक पंजीकृत बैकटेस्ट और निश्चित चयन प्रक्रिया से साप्ताहिक S&P 500 ऑप्शन स्ट्रैडल रणनीति का आकलन करती है। तरल यूनिवर्स की पाबंदी लगाने के बाद यह रजिस्ट्री से चुना हुआ कॉन्फ़िगरेशन निकालती है, फिर रणनीति चुनने में होल्डआउट का उपयोग किए बिना सत्यापन और…

यह केस स्टडी समाप्ति तक रखे गए शॉर्ट एट-द-मनी स्ट्रैडल के रिटर्न पर नियमितीकृत रैखिक मॉडल फ़िट करती है। प्रीमियम आय लाभ को सीमित करती है, जबकि नुकसान बिना सीमा बढ़ सकता है; इसलिए कुछ गंभीर नुकसान वर्ग-त्रुटि प्रतिगमन उद्देश्य पर हावी हो जाते हैं। नोटबुक दंड…

यह नोटबुक वास्तविक ETF डेटा से जाँचती है कि लुकबैक, बाज़ार स्थिति और क्रियान्वयन में उचित बदलावों के बावजूद मोमेंटम संकेत उपयोगी रहता है या नहीं। यह मोमेंटम और आगे के रिटर्न के बीच क्रॉस-सेक्शनल सूचना गुणांक निकालती है, फिर प्रदर्शन को प्रतिक्रिया-सतह पर…

यह नोटबुक पहले से फ़र्मों के बीच रैंक की गई विशेषताओं वाले प्रकाशित पैनल से US फ़र्म-विशेषता अध्ययन के लिए मासिक मॉडल मैट्रिक्स बनाती है। यह बिना ट्रांसफ़ॉर्म फ़िट किए या रोलिंग विंडो निकाले, उसी फ़र्म-माह पंक्ति के मानों से संयुक्त फ़ीचर और इंटरैक्शन जोड़ती…

यह नोटबुक S&P 500 ऑप्शन शोध के लिए मॉडल-आधारित चार विशेषताएँ बनाती है: GJR-GARCH और स्टोकेस्टिक वोलैटिलिटी से अगले दिन के वोलैटिलिटी पूर्वानुमान, साथ ही प्रत्येक पूर्वानुमान और ऑप्शन बाज़ार की निहित वोलैटिलिटी के बीच के अंतर। यह बताती है कि हर रीफ़िट तिथि पर…